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AI賦能:企業智能化應用實踐
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封底
本書是一本介紹AI技術在企業生產和運營過程中實踐應用的圖書,全書共6章:智能化應用的概念,智能化應用的價值、挑戰及發展趨勢,智能化技術概述,多行業智能化應用業務場景分析,智能化應用的項目化實施和智能化應用的實踐案例。本書旨在為企業提供實用的AI應用指南,深入介紹了智能化應用的開發和實施過程,包括技術架構、數據管理、算法選擇、模型訓練和評估等內容,并結合實際案例分享經驗和方法論,幫助讀者在實踐中掌握建立智能化應用的關鍵技術和管理能力。本書讀者對象為:數據分析、人工智能、機器學習等領域的從業人員;對于企業數字化轉型和智能化應用感興趣的企業管理者和決策者;對于智能化應用感興趣,希望深入了解智能化技術和應用場景的讀者。
目錄(141章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 作者簡介
- 插圖
- 序言一
- 序言二
- 前言
- 第1章 智能化應用的概念
- 1.1 智能化的概念
- 1.1.1 什么是智能化
- 1.1.2 企業為什么需要智能化
- 1.1.3 企業如何實現智能化
- 1.1.4 智能化與數字化的關系
- 1.2 智能化應用:構建企業智能化生態的關鍵要素
- 1.3 智能化應用的分類
- 1.3.1 數據分析型智能化應用
- 1.3.2 決策支持型智能化應用
- 1.3.3 自動化型智能化應用
- 1.3.4 人機協作型智能化應用
- 1.4 智能化應用的構成要素
- 1.4.1 數據基礎
- 1.4.2 業務需求
- 1.4.3 技術支撐
- 1.4.4 戰略驅動
- 第2章 智能化應用的價值、挑戰及發展趨勢
- 2.1 智能化應用的價值
- 2.1.1 提高效率
- 2.1.2 優化決策
- 2.1.3 降低成本
- 2.1.4 改善用戶體驗
- 2.1.5 增強競爭力
- 2.2 智能化應用面臨的挑戰
- 2.2.1 數據質量
- 2.2.2 算法不可解釋
- 2.2.3 數據隱私
- 2.2.4 數據安全風險
- 2.3 智能化應用的發展趨勢
- 2.3.1 技術深度融合
- 2.3.2 數據價值挖掘
- 2.3.3 跨行業應用
- 第3章 智能化技術概述
- 3.1 智能化技術的概念和發展歷程
- 3.1.1 智能化技術的概念
- 3.1.2 智能化技術的發展歷程
- 3.2 智能化技術的分類
- 3.2.1 人工智能技術
- 3.2.2 區塊鏈技術
- 3.2.3 機器人技術
- 3.2.4 傳感器技術
- 3.2.5 云計算技術
- 3.2.6 大數據技術
- 3.2.7 物聯網技術
- 3.2.8 邊緣計算技術
- 3.3 智能化技術的主要應用場景
- 3.3.1 智能感知與識別
- 3.3.2 數據分析與挖掘
- 3.3.3 業務智能決策
- 3.3.4 工藝與流程優化
- 3.3.5 智能控制與自動化
- 3.3.6 人機交互與協同
- 3.4 智能化技術的發展趨勢
- 3.4.1 多模態融合技術將更加普及,強化智能化交互體驗
- 3.4.2 與業務深度融合,促進企業業務升級
- 3.4.3 向邊緣設備推進,實現分布式智能化應用
- 3.4.4 注重數據安全和隱私保護,應對數據安全風險挑戰
- 3.4.5 注重社會責任和倫理問題,推動智能化應用健康發展
- 第4章 多行業智能化應用業務場景分析
- 4.1 汽車行業
- 4.1.1 汽車行業業務分析
- 4.1.2 汽車行業智能化應用的全景分析
- 4.1.3 典型智能化應用一:基于機器學習技術的汽車銷量預測
- 4.1.4 典型智能化應用二:基于多分類深度學習技術的汽車售后備件需求預測
- 4.1.5 典型智能化應用三:基于多目標優化技術的售后服務備件生產計劃和庫存優化
- 4.2 石油石化行業
- 4.2.1 石油石化行業業務分析
- 4.2.2 石油石化行業智能化應用的全景分析
- 4.2.3 典型智能化應用一:基于運籌優化技術的油氣田智能鉆井參數優化
- 4.2.4 典型智能化應用二:煉油工藝產品收率優化
- 4.2.5 典型智能化應用三:工藝參數智能預警與控制
- 4.3 化工行業
- 4.3.1 化工行業業務分析
- 4.3.2 化工行業智能化應用的全景分析
- 4.3.3 典型智能化應用一:化學品生產工藝的多目標優化
- 4.3.4 典型智能化應用二:生產流程的質量智能檢測
- 4.3.5 典型智能化應用三:化工產品組分純度的智能控制
- 4.4 煙草行業
- 4.4.1 煙草行業業務分析
- 4.4.2 煙草行業智能化應用的全景分析
- 4.4.3 典型智能化應用一:制絲線水分穩定性智能控制
- 4.4.4 典型智能化應用二:基于機器學習與運籌優化技術的烘絲機出口質量優化
- 4.4.5 典型智能化應用三:基于機器視覺與仿真技術的全線質量控制
- 4.5 鋼鐵行業
- 4.5.1 鋼鐵行業業務分析
- 4.5.2 鋼鐵行業智能化應用的全景分析
- 4.5.3 典型智能化應用一:基于卷積神經網絡的鋼板表面缺陷檢測與識別
- 4.5.4 典型智能化應用二:基于深度學習的VD爐的爐溫控制質量檢測
- 4.5.5 典型智能化應用三:基于人工智能技術的鋼材制成件的銷量預測
- 4.6 通信運營商
- 4.6.1 通信運營商業務分析
- 4.6.2 通信運營商智能化應用的全景分析
- 4.6.3 典型智能化應用一:智能語音客服
- 4.6.4 典型智能化應用二:智能化用戶畫像與營銷推薦系統
- 4.6.5 典型智能化應用三:智能化網絡調度與安全
- 4.7 其他行業
- 4.7.1 零售業
- 4.7.2 醫療健康行業
- 4.7.3 物流行業
- 4.7.4 機械制造行業
- 第5章 智能化應用的項目化實施
- 5.1 智能化應用的前期準備
- 5.1.1 智能應用場景識別
- 5.1.2 智能應用的業務價值分析
- 5.2 智能化應用的可行性分析
- 5.2.1 ROI預估
- 5.2.2 數據可用性和可信度評估
- 5.2.3 智能化技術可行性和可擴展性評估
- 5.2.4 企業內部的技術和人員資源評估
- 5.3 工程化實施團隊組建
- 5.3.1 確定團隊目標與考核體系
- 5.3.2 確定團隊人員角色及分工
- 5.3.3 確定團隊組織形式:跨組織、委外、合作
- 5.3.4 確定團隊溝通機制
- 5.4 智能化應用的開發流程
- 5.4.1 需求分析和定義
- 5.4.2 數據采集和預處理
- 5.4.3 算法技術方案設計
- 5.4.4 算法和模型開發
- 5.4.5 智能化應用集成
- 5.4.6 應用部署和測試
- 5.4.7 迭代和優化
- 5.5 智能化應用的系統化集成
- 5.5.1 智能化應用的架構設計與實現
- 5.5.2 業務應用設計、開發與集成
- 5.5.3 前后端應用的設計、開發與集成
- 第6章 智能化應用的實踐案例
- 6.1 某全球化學品龍頭生產企業——工藝優化與產品質量智能預測
- 6.2 某新能源電池企業——售后備件供應鏈智能優化
- 6.3 某卷煙廠——基于機器學習與運籌優化技術的制絲線智能控制系統
- 6.4 某國產汽車龍頭企業——汽車售后服務智能優化
- 6.5 某化纖龍頭企業——基于銷量預測的智能排產與轉產
- 封底 更新時間:2024-05-10 13:12:00
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